Uva 216 Getting in Line

本文介绍了一种通过暴力枚举所有可能路径来找出连接多个二维坐标点间的最短路径的方法。该方法适用于数据量较小的情况,利用C++实现了一个具体的算法示例,能够输出最优路径及其总长度。

枚举给定点的坐标间距离和的最小值~~数据量小,暴力枚举即可~~


#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<cctype>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>

using namespace std;

typedef struct _Point{
    int xx,yy;
}Point;

Point point[10];
int perm[10],res_perm[10];
double res_dist[10];

int main()
{
    freopen("in.txt","r",stdin);
    //freopen("out.txt","w",stdout);
    int xx,yy;
    int n;
    int cc = 0;
    while(scanf("%d",&n)==1&&n)
    {
        double min = 99999999.999;
        for(int i = 0;i < n;i++)
            scanf("%d %d",&point[i].xx,&point[i].yy);
        for(int i = 0;i < n;i++)    perm[i] = i;
        while(next_permutation(perm,perm+n))
        {
            double dist[n-1];
            for(int i = 1;i < n;i++)
            {
                dist[i-1] = 16+sqrt((point[perm[i]].xx-point[perm[i-1]].xx)*(point[perm[i]].xx-point[perm[i-1]].xx)
                            +(point[perm[i]].yy-point[perm[i-1]].yy)*(point[perm[i]].yy-point[perm[i-1]].yy));
            }
            double cable = 0;
            for(int i = 0;i < n-1;i++)
                cable += dist[i];
            if(cable < min)
            {
                min = cable;
                for(int i = 0;i < n;i++){res_perm[i]=perm[i];}
                for(int i = 0;i < n-1;i++){res_dist[i]=dist[i];}
            }
        }
        printf("**********************************************************\n");
        printf("Network #%d\n",++cc);
        for(int i = 0;i < n-1;i++)
            printf("Cable requirement to connect (%d,%d) to (%d,%d) is %.2lf feet.\n",point[res_perm[i]].xx,point[res_perm[i]].yy,point[res_perm[i+1]].xx,point[res_perm[i+1]].yy,res_dist[i]);
        printf("Number of feet of cable required is %.2lf.\n",min);
    }
    return 0;
}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入式开发人员学习和实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型和参数,增加了项目的互动性和实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型和相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源非常适合教学和自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程和硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架和技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译与烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件组装:根据原理图和PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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